數位技術管理者的故事:教你如何做好管理的工作
數位技術管理者的故事:教你如何做好管理的工作

是什麼讓我有勇氣立下訪問一百位技術管理者的坑,至今我還是沒有印象,我想是時代劇烈轉變下,數位管理的資訊散落難尋開啟的吧!

2020年9月,在TGONetworks裡的一場談話,我們發現這個時代的高階技術管理者,CTO、CIO或是技術領域公司的CEO,他們都有很珍貴的管理實戰經驗,卻沒有針對數位管理的平台可以分享,因此我決定跟TGONetworks一起針對台灣這些頂尖的數位技術管理者,談談如何做好數位技術的管理,正好這也是未來許多公司談數位轉型或是升級、甚至是數位賦能的核心關鍵,因此我們打算在整個亞洲挑選101位數位管理者來採訪,也嘗試將它用影像的方式呈現在網路上。

從首集開始錄影迄今,這個計畫已走到十分之一的進程,直覺發現了些有趣的共通性,已經訪問過的這些數位管理者,跟我過往認識的許多企業高階主管,有著些許不同的特質,或許是個巧合,但也或許是因為這樣的特質,讓這些管理者成為企業數位升級的核心成員,希望藉由這篇文章,幫大家整理出一些數位管理者可以學習與參考的特質,讓大家在面臨數位時代的來臨,有些應對的方法。

面臨轉變快速時代的重要心法:強烈的目標導向

就如同第一場訪談的Domain Driven Design社群的創辦人 Kim 說的一小段話:訂一個你好像窮盡全力都做不到的目標,但你還是要試圖去達成。

這十場的訪談,我深深感受到每位數位管理者對於達成目標的強烈動力,或許在訪談的過程中往回看,每個故事都可以輕描淡寫帶過,但這十場有的管理者試圖在資安面挑戰更高的水準,有技術人為了達成專案而去研究法律,也有在面對工作描述還沒辦法講清楚的狀況下就出任成一位主管,這些決定的背後,其實都是充滿不確定性,我聽到的故事,所有人在做決定的時間都是十分短暫的,這跟一些傳統企業裡面,高階主管做每一個決定都要考慮很多的狀況是十分不一樣的狀態,我聽到的故事往往都是做決定很快,但主事者卻能專注在先有產出、再慢慢調整。這與我認知的數位時代狀態其實不謀而合。

不管是做產品也好,自我成長也好,因為我們對於未來的世界實在難以預測,所以只能不斷產出並且調整,或許在過程中會犯錯,但隨著快速調整的腳步,時間一久便能找到自己的定位,然後慢慢找出一個可以運作的框架,這就是我看到這些主事者一個非常重要的模式。

或許有些人還是無法體會強烈的目標導向在具體的生活上是如何發生,用個最簡單的比喻,在第九集時,剛好跟商業思維學院的產品負責人,同時也是Medium上非常知名的PM Evonne討論到工作轉換這件事,她提到她每次做工作轉換都不會想太多,我好奇問她說,難道她不會擔心換一個新的工作比較差嗎?她的回答讓我覺得十分有趣,她說,只要這個新的工作自己沒有很反抗,又是自己覺得有趣,甚至可以有新的嘗試的地方,她就會去嘗試,與其一直糾結要不要轉職,不如專注把下一件事情做好。克服做決策的恐懼以及用數據去了解這決定背後的意義,基本上就能很快看到這決定的好壞,如果沒有不好,就去完成它;相較於我常常遇到一些朋友花個兩三年思考轉職的事,我相信同樣是兩三年的體驗,快速做決定一定能看到更多的產出。

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圖/ Shutterstock

相較於沒有網路的時代,資訊流通的速度不可同日而語,現在的競爭,是全世界一起跑,如果凡事還要考慮再三才行事,或許成功率高一些,但被這世界巨獸而取代的機率是越來越大,就如同現在很多人才都被外商挖走的狀況一樣,如果台灣本土企業還沒辦法動起來,這些願意嘗試找尋答案的人才一定會轉往更快速的戰場。

紀律成就高度

或許很多人會覺得這些高階的管理者,其實也就是剛好在對的時機做了對的選擇,所以他們就有此成就。在我沒做訪談的時候,我似乎也會覺得每個管理者能夠把職涯走得順利,多少需要一些運氣,但當我聊完這每一場後,我發覺這些成功都不是偶然。

與創業家不同,創業家的成功有時候來自於市場的浪潮,就像在風口上的豬都會飛這句話一般;但,作為一個引領公司主要技術或產品的這群重要管理者,我發覺每個人的紀律都是十分扎實的。其中以玉山銀行的Kevin故事最讓我印象深刻,Kevin在加入銀行業前,其實走遍各種不同的產品,甚至包含遊戲產業,在銀行業與其他產業最不一樣的環境,便是對風險係數的在意程度,可以說是截然不同的層級。但加入銀行產業的Kevin不但要快速調整,在銀行產業領導百人團隊不說,還要同時思考創新跟風險管控要能共存的方法,在自身的調整,以及下的功課之細,絕對不是一般。

又或是知名資安公司DEVCORE的創辦人Allen,除了要求自己持續跟上資安的新知外,還要能夠讓自己的口語對話以及業務技巧持續成長,不然只是具有技術卻沒能對市場談話,這樣的公司是沒有競爭力的。對於一個技術背景的人,要能夠改變自己成為向市場對話與溝通的人,我相信自我要求的等級,絕對不是一般的挑戰。

其實就如同我最近常開的玩笑,我說我訪談的十位管理者裡面,大多都是技術與專業出身,甚至有些人在踏入職場時,就是個不善言辭的工程師;但這十場訪談下來,NG最多的是我本人,每位受訪者講起話來言之有物,有條有理,說起來有道理嗎?可想而知,這些管理者之所以在職涯上能有一定成就,絕非偶然,而我能理解其中成功的關鍵,絕對跟紀律與自我要求息息相關。

每位管理者共同的話題:人

管理者與一般的專業工作者最不同的,便是要管理團隊成員的所有事情。人的個性百百種,我記得有一集聊到,當工程師最幸福的是,大多的程式多少還是有標準答案的,能運作不能運作,就是1跟0的世界,但管理人卻不是如此。網路改變了所有事,但唯獨不變的是,你的工作還是需要跟一群人合作,才能完成更大的事業,也因此,如果有一天你希望能走上更高層級的工作,勢必會遇到管理相關的議題,而管理的議題,就無法擺脫人的元素。

現在這個時代做管理,已不如以往可以用上對下的施壓來搞定所有事,網路的資訊普及減低了換工作的難度,所以這個時代已經不再有草莓族的議題,相對的,現在的人才要找到一份更好的工作,是越來越簡單的事。也因此我察覺每個管理者甚至花了很多時間在跟團隊成員做1 on 1,一對一討論的內容也不一定是工作內的事,可能甚至也包含關心同事的生活,解除一些同事的壓力,討論各種不同的議題,這樣的工作或許非常花時間,但對於團隊成員的掌握度卻能有效提升,甚至有效降低離職的可能性,這些工作已經不再是人資負責的工作,而是連這些重要的管理者都要花時間做的功課,這是我看到一個很不同的轉變。

我想即使再過十年,人的議題依舊是管理者不變的課題,我想這也是為什麼鈦坦科技願意從上而下在內部推行敏捷、自組織、甚至推行大家練習正念的原因,讓每一個人成長,正是數位時代企業最重要的課題,因為數位產業已不再具有工廠以及許多重資產,取而代之的,便是關鍵人才。俗話說的好,得人心者,得天下,我想這是亙古不變的道理,也是這個時代所有管理者需要重視的重點議題。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #企業管理
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
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零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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